i黑马导语

7页PPT，看清楚，华为在人工智能领域，最新的探索和思考！

提到人工智能家当发展，会有一个思考范式：根本层、模型层、运用层。

华为，这家在三个层面都有布局的企业，是如何思考的？华为云，在根本层是如何协同创新的？华为盘古大模型，又是如何运用在千行百业的？

近日，华为常务董事、华为云首席实行官张安然在2024天下人工智能大会上进行了分享。
i黑马作为官方互助媒体，现场进行了记录，现将核心内容分享大家。

1、当前我们算力是受限的，中国AI创新道路到底该怎么走？我们是不是有最前辈支撑的AI芯片，如果没有就没有办法在AI上领先，这个不雅观点我们必须要在中国摒弃掉。

2、我想在这里分享一个大略例子：华为手机有不同镜头，每一次按快门，都会拍下来至少六张照片。
在端侧受限的时候把这些六张原图，传到云端来做算力呈现是什么样子？

3、丰富的光纤网络，前辈的5G网络，都是中国独占的上风，我们该当基于此上风面向AI时期。

4、AI算力来了往后，原来以CPU为中央的打算架构，须要发生转变。
Cloud Matrix架构，统统根本举动步伐资源都被“池化”。

5、我认为，在中国发展AI道路，更该当在行业领域，在行业场景，构建起ToB领域的环球领先上风。

6、末了我想分享一个运用案例：我前天去参不雅观的宝武钢铁。
通过华为盘古大模型，调优韶光，从原来的5天，到现在的4个小时。
预测精度，提高5%，每年有望多生产2万吨钢板，单条产线年收益增加9000多万元！

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第一张PPT

毋庸置疑，人工智能正对我们生活和事情产生非常深刻的影响。

我们正在加速地从数字化走向智能化，AI正在重塑着千行万业。

AI的发展须要依赖算法和算力。
但是，当前我们算力是受限的，中国AI创新道路到底该怎么走？

华为认为，在算力根本举动步伐上，我们须要考虑“芯-端-云-网”领悟，在架构上进行协同创新。

不能盲目追求我们对端侧芯片制成的期望。
或者说，我们不能把AI根本举动步伐只依赖，我们是不是有最前辈支撑的AI芯片。
如果没有，就没有办法在AI上领先。
这个不雅观点，我们必须要在中国摒弃掉。

更多是要思考，怎么把芯片，还有端侧上的AI需求，开释到云端。
在云端，可以构筑起我们中国的上风。
在云端构筑中国上风，就要构建我们网络带宽，我们现在网络下行做的非常好，但是上行做的就不足。

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第二张PPT

华为能够把端侧算力开释到云端，就依赖这张网络。
我们在网络创新方向，就该当沿着这个方向。

在云上我们要构筑根本举动步伐，须要通过数据中央的空间、带宽、能源构建可持续发展的AI算力底座。

百度李彦宏、中国电信柯瑞文、中国移动杨杰等前面的演讲者也提到，中国在根本大模型上做了很多，但在B端还有C真个创新是不足的。
下一个创新方向，是要开放行业场景，让AI快速构建起我们的领先上风。

智能时期加速而来，未来所有连网终端都会是智能设备。

这将对AI算力有很高的需求。
我们不能把AI算力都放在终端上面来办理，由于终端一定受到芯片的供应制约，一定受到能耗制约，一定受到体积制约，尤其是手机、PC还有各种工业的智能端。

现在在手机端侧上，我们跑一个7亿的大模型，基于对功耗的考虑，都在思考怎么把7亿模型缩减到3亿，缩减到1.5亿，更不要说在端侧跑百亿的模型。
以是，端侧上算力受限，我们该当思考把端侧算力开释到云端。

这个方面我们已经开始了一些创新，比如说云办公、云拍照、云手机、云游戏、云设计。
把端侧算力需求，放在云侧来办理。
通过云侧丰富算力，既保持功能丰富，又极大降落功耗，还能减少对芯片的依赖。

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第三张PPT

我想在这里分享一个大略例子：

这是大家都可以理解的例子，我们来看华为手机的“云拍照”。

华为手机里面有不同镜头，每一次按快门，手机都给大家拍下来至少六张照片，六张照片都是原图，占很大的空间。
我们是通过手机侧的算法，手机算力来给大家呈现的。
以是大家可以在手机上看到一个非常真实、细节丰富的景物。

但是我们思考，在端侧受限的时候把这些六张原图，每张在8-12兆原图传到云端来做算力呈现是什么样子？

大家可以看到，上面手机照片已经很清晰了，但是把同样手机拍的六张原图传到云端，让云端算力做呈现，大家可以看到这两张照片有很大差异。
云照片已经靠近单反效果了，图像更清晰更立体，蚂蚁绒毛也清晰可见。

对我们来说，思考方向是不要把端侧做的太繁芜，而是要把端侧算力开释到云侧，利用云算力让AI发挥更好的代价。

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第四张PPT

刚才谈到端侧算力上云。
端云要进行无缝协同，必须依赖很好的网络，网络须要更大带宽，低时延。
电信、移动还有联通，都有非常丰富的光纤网络，丰富的光纤资源也是中国独占上风，我们该当在中国独占上风上思考网络的方向。

其余，中国在5G网络培植上是环球领先。
今年开启5G-A网络创新，是5G网络带宽的10倍，不仅上行是10倍，下行也是10倍。
更关键的是将传输时延从原来10毫秒降落到1毫秒。

这样，通过无线5G-A网络以及丰富光纤传输带宽资源，让端侧数据上云。

中国有这样的上风，是面向AI时期的网络保障。

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第五张PPT

AI算力来了往后，我们创造原来以CPU为中央的打算架构，须要发生转变。

我们最新发布的，叫Cloud Matrix架构，统统根本举动步伐资源都被“池化”。

基于这个逻辑，数据规模可以匹配未来大规模算力需求。
同时在云团队里面，对AI集群、CPU、NPU、DPU、存储网络，这些所有的都进行了端到真个优化，不再是大略的每个人只完本钱身事情，而是每个人都在协同，来完成我们的AI算力事情。

以是，我们可以在云上做到千亿参数模型演习。
云上可以做到40天不中断，这是线下效率6到10倍！

大模型演习，担心出故障。
现10分钟就可以把所有数据都保存起来，可以快速规复起来。

另一方面在云根本举动步伐，很多人都在谈能源。

我认为，中国仍旧是有能源上风的。
中国的绿电，中国的水电，还有云上来办理算力问题。
通过构建云数据中央上风，来为我们AI构建坚实的算力底座。
这是我们中国可以坚持依赖的一个方向。

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第六张PPT

中国在互联网创新做得非常好，我相信，假以时日中国在toC方向创新一定会奋起直追。

但同时，在中国发展AI道路，更该当在行业领域，在更多行业场景，构建起ToB领域的环球领先上风。

大家可以看到，华为盘古大模型武断为行业解难题、做难事。
也希望通过盘古扎根行业里面，为行业做智能升级。

盘古大模型5.0在全系列、多模态、强思维等方面做了升级，帮助更多行业，做业务创新和提高效率。

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第七张PPT

末了一页PPT，我想分享一下，我前几天去参不雅观的宝武钢铁。

在宝武钢铁一条热轧生产线上，通过盘古大模型演习了一个模型，精准预测生产中每一块钢板的尺寸。
原来5天韶光，才能有一个调优。
现在工厂的卖力人，自满地见告我，可以做到4个小时。

调优韶光，从原来的5天，到现在的4个小时。
预测精度，提高了5%，每年有望多生产2万吨钢板，单条产线年收益增加9000多万元！

我们接下来还会办理“高炉反应场景”难题。
我们希望跟宝钢一起，把这个最难的难题办理掉。
我们也希望跟更多的客户一起，在AI行业运用实践创新，持续办理难题。

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